一、概述

在當(dāng)今數(shù)字化環(huán)境中，企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)不僅包括管理海量數(shù)據(jù)，還包括處理各種復(fù)雜數(shù)據(jù)，尤其是來自物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設(shè)備和聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等新興來源的數(shù)據(jù)。云技術(shù)的重大轉(zhuǎn)變使這一情況更加復(fù)雜，促使企業(yè)不再僅僅采購基礎(chǔ)設(shè)施，而是更加戰(zhàn)略性地利用技術(shù)和服務(wù)，以最大限度地提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值。

“數(shù)據(jù)敏捷性”概念應(yīng)運而生，成為應(yīng)對這種情況的關(guān)鍵。它體現(xiàn)了企業(yè)適應(yīng)和有效響應(yīng)全球數(shù)據(jù)管理動態(tài)需求的能力?？紤]到不準(zhǔn)確的主數(shù)據(jù)可能對組織收入產(chǎn)生重大影響，這種敏捷性至關(guān)重要。在日益受到AI（人工智能）和ML（機器學(xué)習(xí)）影響的市場中，采用創(chuàng)新的數(shù)據(jù)管理技術(shù)變得不可或缺。

如今，強大的主數(shù)據(jù)管理 (MDM) 策略已成為企業(yè)在競爭環(huán)境中取得成功的關(guān)鍵。MDM 解決方案是商業(yè)世界中的真相基礎(chǔ)，對于大數(shù)據(jù)分析和面向未來的數(shù)據(jù)存儲庫至關(guān)重要。它們使組織能夠從各種數(shù)據(jù)類型中提取更深入的見解并探索新的數(shù)據(jù)類別，從而增強決策能力。

將 AI 和 ML 集成到數(shù)據(jù)管理中不僅預(yù)示著數(shù)據(jù)質(zhì)量、云就緒性和可擴展性的新時代的到來，而且還使企業(yè)能夠有效地管理、解釋和利用其數(shù)據(jù)。這種集成可幫助企業(yè)做出更明智的決策并增強戰(zhàn)略運營能力，為數(shù)據(jù)密集型的未來做好準(zhǔn)備。

• 什么是主數(shù)據(jù)？
• 什么是主數(shù)據(jù)管理 (MDM)？
• 人工智能在主數(shù)據(jù)管理中的用例

    a.數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)

    b.數(shù)據(jù)沿襲

    c.數(shù)據(jù)建模

    d.獲取和分類

    e.數(shù)據(jù)質(zhì)量

    f.匹配和合并

    g.數(shù)據(jù)關(guān)系發(fā)現(xiàn)

    h.數(shù)據(jù)治理

    i.隱私和保護(hù)

    j.數(shù)據(jù)共享與使用

• 在主數(shù)據(jù)管理中使用人工智能的優(yōu)勢：分析視角
• AI如何應(yīng)用于主數(shù)據(jù)管理的不同階段？

    a.使用人工智能進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、清理和處理

    b.使用機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量分析

    c.利用人工智能進(jìn)行預(yù)測分析和數(shù)據(jù)預(yù)測

二、什么是主數(shù)據(jù)

主數(shù)據(jù)是指企業(yè)內(nèi)部的關(guān)鍵核心數(shù)據(jù)，對于開展業(yè)務(wù)運營和做出明智決策至關(guān)重要。這些數(shù)據(jù)包含有關(guān)業(yè)務(wù)交易所圍繞的主要實體的重要信息，通常很少發(fā)生變化。主數(shù)據(jù)不是交易性的，而是在定義和指導(dǎo)交易方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。主數(shù)據(jù)的主要領(lǐng)域通常包括客戶、產(chǎn)品、員工、供應(yīng)商和位置。每個領(lǐng)域都可以進(jìn)一步劃分為子領(lǐng)域，根據(jù)各種屬性和上下文提供詳細(xì)的分類和細(xì)分。這種徹底的細(xì)分和分類提高了數(shù)據(jù)的可管理性和利用率，加強了各種業(yè)務(wù)流程和決策場景中的戰(zhàn)略數(shù)據(jù)利用率。主數(shù)據(jù)管理需要一種超越簡單列表的綜合方法，深入研究這些不同數(shù)據(jù)類型的更復(fù)雜、更結(jié)構(gòu)化和更全面的管理。

區(qū)分主數(shù)據(jù)與企業(yè)中常見的其他類型的數(shù)據(jù)非常重要：

• 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：包括非特定數(shù)據(jù)格式，例如電子郵件、白皮書和營銷材料。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)雖然重要，但并不屬于主數(shù)據(jù)。
• 交易數(shù)據(jù)：包含業(yè)務(wù)交易的詳細(xì)記錄。它的特點是時間性和針對特定事件或活動的特殊性，與主數(shù)據(jù)的更穩(wěn)定性不同。
• 元數(shù)據(jù)：涉及描述其他數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，提供額外的背景和理解。元數(shù)據(jù)支持并澄清主數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)，但不被視為主數(shù)據(jù)本身。
• 分層數(shù)據(jù)：此數(shù)據(jù)類型概述了不同數(shù)據(jù)元素之間的關(guān)系和依賴關(guān)系。它可以與主數(shù)據(jù)密切相關(guān)，但更適合說明數(shù)據(jù)中的連接和層次結(jié)構(gòu)。
• 參考數(shù)據(jù)：由一類特殊數(shù)據(jù)組成，用于對其他數(shù)據(jù)元素進(jìn)行分類或鏈接，通常與外部標(biāo)準(zhǔn)或分類相關(guān)聯(lián)。雖然它可以與主數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，但它在提供背景和標(biāo)準(zhǔn)化方面具有獨特的用途。

了解這些區(qū)別對于任何組織的有效數(shù)據(jù)管理都至關(guān)重要，確保每種類型的數(shù)據(jù)都得到適當(dāng)?shù)姆诸惡凸芾?，以實現(xiàn)最佳的業(yè)務(wù)效率和洞察力。

三、什么是主數(shù)據(jù)管理 

MDM 不僅僅是旨在管理、協(xié)調(diào)和保護(hù)企業(yè)主數(shù)據(jù)的技術(shù)、流程和工具的融合。MDM 可確保這些重要數(shù)據(jù)在整個組織及其業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)方中準(zhǔn)確、一致且全面可用，它已不再只是一種技術(shù)解決方案，而是涵蓋了通常需要保護(hù)主數(shù)據(jù)完整性的關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程和策略調(diào)整。

MDM 是一個多方面的過程，需要精心創(chuàng)建和持續(xù)維護(hù)主數(shù)據(jù)。它認(rèn)識到，投資開發(fā)干凈一致的數(shù)據(jù)集只是第一步。同樣重要的是建立機制以確保數(shù)據(jù)在整個生命周期中的完整性和可靠性。這需要持續(xù)努力保持?jǐn)?shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、最新性和一致性，從而保持其對業(yè)務(wù)運營和決策的價值和實用性。MDM 的復(fù)雜性在于其雙重責(zé)任，不僅要建立高質(zhì)量的主數(shù)據(jù)，還要長期保持其質(zhì)量。根據(jù)所采用的特定技術(shù)和策略，MDM 可能專注于一個領(lǐng)域（例如客戶、產(chǎn)品或位置），也可能跨越多個領(lǐng)域，而多領(lǐng)域 MDM 提供了一系列優(yōu)勢，包括一致的數(shù)據(jù)管理體驗、最小化技術(shù)占用空間、跨領(lǐng)域共享參考數(shù)據(jù)、降低總擁有成本和提高投資回報率。

為了達(dá)到最佳效果，MDM 策略必須圍繞六個基本原則構(gòu)建，每個原則對于協(xié)調(diào)強大的 MDM 程序都至關(guān)重要：

• 治理：建立戰(zhàn)略框架，指導(dǎo)和管理組織結(jié)構(gòu)、政策、原則和標(biāo)準(zhǔn)，以方便訪問經(jīng)過驗證和認(rèn)證的主數(shù)據(jù)。它涉及組建一個跨職能團(tuán)隊來闡明和定義 MDM 計劃的各個方面。
• 測量：根據(jù) MDM 程序的既定目標(biāo)不斷對其進(jìn)行評估，并關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量和持續(xù)改進(jìn)。
• 組織：確保在整個 MDM 程序中適當(dāng)?shù)匕才藕线m的人員，包括主數(shù)據(jù)所有者、數(shù)據(jù)管理員和治理參與者。
• 政策：概述并遵守 MDM 計劃應(yīng)遵循的一組標(biāo)準(zhǔn)、政策和要求。
• 流程：制定涵蓋數(shù)據(jù)生命周期并用于管理主數(shù)據(jù)的定義流程。
• 技術(shù)： 實施主數(shù)據(jù)中心和任何支持整體 MDM 計劃的支持技術(shù)。

總而言之，MDM 超越了技術(shù)解決方案的典型界限，在組織政治和技術(shù)挑戰(zhàn)的細(xì)微差別中穿梭，確保主數(shù)據(jù)在整個企業(yè)中保持不受污染、可靠和一致的資產(chǎn)。因此，強大的 MDM 策略應(yīng)全面整合這六個學(xué)科，確保主數(shù)據(jù)不僅能滿足其直接的功能目的，而且還能在不斷變化的業(yè)務(wù)環(huán)境中形成一個可持續(xù)的數(shù)據(jù)管理框架。

四、人工智能在主數(shù)據(jù)管理中的用例

1.數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)

瀏覽錯綜復(fù)雜、海量的主數(shù)據(jù)已被公認(rèn)為是一項多方面的挑戰(zhàn)，尤其是考慮到不斷生成的數(shù)據(jù)量過大。根據(jù) IDC 的數(shù)據(jù)，2020 年全球創(chuàng)建或復(fù)制了 64.2 澤字節(jié) (ZB) 的數(shù)據(jù)，而預(yù)計在 2020-2025 年預(yù)測期內(nèi)，數(shù)據(jù)的復(fù)合年增長率 (CAGR) 將達(dá)到 23%。根據(jù) Okta 的《企業(yè) 工作研究》，組織（尤其是大型組織）平均使用 175 個應(yīng)用程序，而小型組織平均使用 73 個應(yīng)用程序，因此對強大數(shù)據(jù)管理的需求變得更加明顯。再加上數(shù)據(jù)湖預(yù)計以 30% 的復(fù)合年增長率增長，高效的數(shù)據(jù)管理方法的重要性顯而易見。

在這種情況下，采用手動方法來審查數(shù)據(jù)，尤其是當(dāng)數(shù)據(jù)跨越無數(shù)來源的數(shù)百萬列時，既不可持續(xù)也不實用。機器學(xué)習(xí) (ML) 技術(shù)采用聚類、數(shù)據(jù)相似性評估和語義標(biāo)記策略，已成為關(guān)鍵工具。這些 ML 方法能夠自動處理主數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和域識別的復(fù)雜過程，從而簡化發(fā)現(xiàn)過程、增強可擴展性并全面提高生產(chǎn)力。

在主數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域，人工智能 (AI) 在數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)方面的應(yīng)用已促成各種先進(jìn)機制和引擎的開發(fā)，旨在簡化這一復(fù)雜過程。此類創(chuàng)新的一個顯著例子是人工智能引擎，它通過為數(shù)據(jù)列分配語義標(biāo)簽，對數(shù)據(jù)字段進(jìn)行分類。該引擎使用標(biāo)記從根本上簡化了數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和標(biāo)記。對于未分類的列，用戶只需分配一個基本標(biāo)簽（例如“電子郵件”）即可指示該列的內(nèi)容。然后，系統(tǒng)會使用此信息自動在相關(guān)列之間傳播類似的標(biāo)簽，通過關(guān)聯(lián)進(jìn)行學(xué)習(xí)和適應(yīng)，就像在一張社交媒體照片中標(biāo)記一個人可以讓系統(tǒng)自動在其他圖片中標(biāo)記同一個人一樣。

一旦確定了列的域，就會采用復(fù)雜的 AI 技術(shù)（例如實體發(fā)現(xiàn)）將這些單個字段集成到綜合主數(shù)據(jù)實體中。此過程可能涉及將各種數(shù)據(jù)字段（如姓名、地址和聯(lián)系方式）組合成單個客戶主數(shù)據(jù)記錄。這些 AI 方法從用戶交互中學(xué)習(xí)，觀察主數(shù)據(jù)管理任務(wù)期間不同數(shù)據(jù)字段的組合方式。然后應(yīng)用這種學(xué)習(xí)來識別和制定整個企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境中的主數(shù)據(jù)實體。

最終，在 MDM 中使用 AI 不僅可以提高效率并簡化數(shù)據(jù)管理流程，還可以提高組織內(nèi)主數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性。這代表著在確保有效管理和利用主數(shù)據(jù)來支持業(yè)務(wù)決策和運營方面邁出了重要一步。

2.數(shù)據(jù)沿襲

在主數(shù)據(jù)管理的復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)中，了解和可視化數(shù)據(jù)的旅程（其來源、移動和轉(zhuǎn)換）具有重要意義，特別是在確保合規(guī)性、維護(hù)數(shù)據(jù)質(zhì)量和執(zhí)行明智的業(yè)務(wù)決策方面。這一旅程被廣泛稱為數(shù)據(jù)沿襲，可以利用AI 技術(shù)進(jìn)行細(xì)致的映射和監(jiān)控，這些技術(shù)在簡化和增強 MDM 的這一關(guān)鍵方面正發(fā)揮著越來越重要的作用。

人工智能技術(shù)能夠掃描技術(shù)元數(shù)據(jù)并通過基于機器學(xué)習(xí)的關(guān)系發(fā)現(xiàn)來辨別關(guān)系，從而有效地自動完成數(shù)據(jù)沿襲映射。這使得企業(yè)不僅可以對主數(shù)據(jù)的來源和類型進(jìn)行分類，還可以追蹤這些數(shù)據(jù)在整個企業(yè)中跨各種來源和應(yīng)用程序傳輸?shù)膹?fù)雜路徑。

在實際情況下，主數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的通用 AI 引擎可以作為現(xiàn)代數(shù)據(jù)管理工具所包含功能的典型示例。這種引擎不僅僅是對主數(shù)據(jù)源及其各自的域類型進(jìn)行分類。它還構(gòu)建了一個廣泛的地圖，說明了主數(shù)據(jù)在整個業(yè)務(wù)環(huán)境中如何在各種來源和應(yīng)用程序之間流動。

由此產(chǎn)生的譜系圖成為指導(dǎo)關(guān)鍵業(yè)務(wù)活動的強大工具。它不僅僅是數(shù)據(jù)流的視覺表示；當(dāng)它被附加信息（如鏈接屬性和相關(guān)業(yè)務(wù)流程）豐富時，它就變成了理解和優(yōu)化組織內(nèi)數(shù)據(jù)使用的寶貴資產(chǎn)。這種工具體現(xiàn)了人工智能如何將主數(shù)據(jù)管理提升到一個新的水平，幫助組織更好地理解其數(shù)據(jù)環(huán)境中存在的關(guān)系和依賴關(guān)系。

這種由人工智能輔助、面向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)沿襲在追蹤數(shù)據(jù)移動和轉(zhuǎn)換不僅有益而且通常具有監(jiān)管意義的環(huán)境中被證明尤為重要。例如，金融服務(wù)中的“了解你的客戶”(KYC) 等活動需要對數(shù)據(jù)移動有深入的了解，以確保嚴(yán)格遵守法規(guī)。同樣，產(chǎn)品跟蹤和追蹤活動對于確保生命科學(xué)領(lǐng)域的安全和遵守監(jiān)管要求至關(guān)重要。

以美國食品藥品管理局 (FDA) 為例，該機構(gòu)嚴(yán)格跟蹤整個藥品供應(yīng)鏈，包括原料、供應(yīng)商、制造商和分銷商。通過這種全面的監(jiān)控，F(xiàn)DA 可以及時發(fā)現(xiàn)批次中的問題，追蹤其最終目的地，并在必要時執(zhí)行召回以防止?jié)撛谖：?。這說明了如何通過 AI 工具可視化數(shù)據(jù)的完整生命周期，從而提高在不同行業(yè)環(huán)境中管理主數(shù)據(jù)的可見性和控制力。

通過在 MDM 中采用 AI 進(jìn)行數(shù)據(jù)沿襲，組織不僅可以對其數(shù)據(jù)旅程有細(xì)致的了解，還可以確保主數(shù)據(jù)的更高程度的精確度、合規(guī)性和戰(zhàn)略性利用，從而推動整個企業(yè)的明智決策和優(yōu)化運營。

3.數(shù)據(jù)建模

數(shù)據(jù)建模在各種數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目中都至關(guān)重要，例如數(shù)字商務(wù)、云數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖以及應(yīng)用程序現(xiàn)代化，尤其是在主數(shù)據(jù)管理中。建立一個集中式 MDM 中心，供應(yīng)用程序和分析數(shù)據(jù)存儲用作單一事實來源，不僅可以簡化 MDM，還可以增強其在操作和分析利用方面的可擴展性。這要求中心能夠熟練地管理主數(shù)據(jù)模型，確保核心屬性和層次結(jié)構(gòu)在所有來源中保持一致和標(biāo)準(zhǔn)化。

在這種復(fù)雜情況下，人工智能成為重要的推動因素，為 MDM 中與數(shù)據(jù)建模相關(guān)的挑戰(zhàn)提供復(fù)雜且自動化的解決方案。人工智能發(fā)揮巨大作用的關(guān)鍵任務(wù)之一是模式匹配，這一過程對于實現(xiàn)跨不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)模型的一致性和一致性至關(guān)重要。模式匹配需要識別和鏈接語義相關(guān)主數(shù)據(jù)模型中的屬性或?qū)傩约b于不同組織平臺上數(shù)據(jù)的多樣性和動態(tài)性，這可能特別困難。

利用貝葉斯概率方法等先進(jìn)技術(shù)，人工智能可以有效地將自動化方法應(yīng)用于發(fā)現(xiàn)過程中編目的主數(shù)據(jù)模型。這不僅有助于精確匹配不同架構(gòu)中的屬性，而且還通過最大限度地減少人為錯誤的可能性來提高流程的準(zhǔn)確性和效率。

此外，一旦完成屬性匹配，AI 算法就可以根據(jù)模式匹配推薦在數(shù)據(jù)模型中應(yīng)使用哪些核心屬性和層次結(jié)構(gòu)。這意味著 AI 不僅促進(jìn)了數(shù)據(jù)建模的機械方面，而且還提供了智能見解，指導(dǎo)模型構(gòu)建中的決策，確保它們反映組織數(shù)據(jù)的現(xiàn)實和需求。

因此，在 MDM 中，AI 大大超越了其傳統(tǒng)應(yīng)用，不僅充當(dāng)自動化工具，還充當(dāng)幫助構(gòu)建更連貫、更準(zhǔn)確、更相關(guān)的主數(shù)據(jù)模型的指南。這進(jìn)而有助于組織在各種來源之間保持一致和統(tǒng)一的單一事實來源，從而提高其數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃的可靠性和有效性。因此，在數(shù)據(jù)建模過程中巧妙地加入 AI可確保在整個企業(yè)中采用更精簡、更智能、更具戰(zhàn)略性的方法管理主數(shù)據(jù)。

4.獲取和分類

主數(shù)據(jù)管理本身就很復(fù)雜，隨著來自不同來源的主數(shù)據(jù)大量涌入，其復(fù)雜性也呈指數(shù)級增長。MDM 領(lǐng)域中的兩個關(guān)鍵組件，即主數(shù)據(jù)的“獲取”和“分類”，分別涉及數(shù)據(jù)的同化及其在總體數(shù)據(jù)模型中的適當(dāng)分類。在 MDM 中的人工智能背景下，這些組件獲得了更高的效率、更低的誤差幅度和指數(shù)級的可擴展性。

在主數(shù)據(jù)管理中，通過使用 AI 自動提取和導(dǎo)入主數(shù)據(jù)，可以大大增強“獲取”階段的功能。遺傳算法、命名實體識別 (NER)和自然語言理解 (NLU) 等 AI 技術(shù)可以顯著簡化和自動化識別和分類數(shù)據(jù)源中的字段，然后將其與現(xiàn)有主數(shù)據(jù)模型對齊的過程。這種結(jié)構(gòu)化和集成數(shù)據(jù)的過程不僅限于基于文件的數(shù)據(jù)；它也適用于來自 API 端點的數(shù)據(jù)，并且可以合并到應(yīng)用程序工作流中。這種廣泛的適用性提高了與客戶和合作伙伴應(yīng)用程序共享主數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)流程的效率。AI 驅(qū)動的工具通過自動化數(shù)據(jù)提取和集成來體現(xiàn)這種能力，從而簡化和加速 MDM 中的獲取階段。

將焦點轉(zhuǎn)向“分類”，將主數(shù)據(jù)映射到數(shù)據(jù)模型中的相關(guān)層次級別至關(guān)重要，尤其是在電子商務(wù)中。在這里，產(chǎn)品分類成為一項必不可少的活動，不僅影響搜索和導(dǎo)航，還影響協(xié)作和基于內(nèi)容的過濾算法產(chǎn)生的產(chǎn)品推薦的質(zhì)量和相關(guān)性。由于零售商經(jīng)常更新大量產(chǎn)品庫存，有時一次更新涉及數(shù)千種產(chǎn)品，因此手動分類變得非常耗費人力，而且容易出錯。

AI 通過使用機器學(xué)習(xí)方法（利用多項式樸素貝葉斯和支持向量機 (SVM) 等文本分類方法）實現(xiàn)準(zhǔn)確且可擴展的產(chǎn)品分類，從而顯著緩解了這些挑戰(zhàn)。例如，AI 引擎計算與特定產(chǎn)品類別相關(guān)的詞塊（例如產(chǎn)品標(biāo)題或說明）的概率，并根據(jù)此概率評分將產(chǎn)品分配到類別層次結(jié)構(gòu)中的適當(dāng)級別。

將 AI 集成到 MDM 框架中，特別是在采集和分類中，可以減輕這些任務(wù)的勞動密集型性質(zhì)，并提高這些流程的精度、可靠性和可擴展性。因此，這種 AI 增強方法不僅可以確保主數(shù)據(jù)被準(zhǔn)確提取和分類，還可以確保它與組織結(jié)構(gòu)和流程無縫銜接，從而提高數(shù)字商務(wù)的運營效率和戰(zhàn)略協(xié)調(diào)。

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量

確保主數(shù)據(jù)無可挑剔的質(zhì)量是主數(shù)據(jù)管理的基本要求，直接影響所得出的見解和操作功能的可信度、準(zhǔn)確性和實用性。在這種情況下，人工智能脫穎而出，成為變革的催化劑，巧妙地與主數(shù)據(jù)質(zhì)量保證的各個方面交織在一起，從而不僅提高了準(zhǔn)確性和可靠性，而且還在相關(guān)流程中實現(xiàn)了顯著的自動化。

與主數(shù)據(jù)質(zhì)量相關(guān)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一是確保其準(zhǔn)確性、完整性和一致性。人工智能通過采用自然語言處理 (NLP)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的混合來解決這種復(fù)雜性，這些技術(shù)可能包括確定性、啟發(fā)式和概率方法。這些技術(shù)使組織能夠自動執(zhí)行主數(shù)據(jù)分析、清理和標(biāo)準(zhǔn)化的復(fù)雜過程，從而簡化數(shù)據(jù)質(zhì)量保證過程，同時提高其可擴展性和生產(chǎn)力。

深入研究主數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域，人工智能引擎的使用可以顯著改變數(shù)據(jù)質(zhì)量保證。如果使用得當(dāng)，這些引擎能夠自動化數(shù)據(jù)管理的關(guān)鍵方面。它們可以推薦并自主將數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則與相關(guān)主數(shù)據(jù)字段關(guān)聯(lián)起來。這使得基于這些規(guī)則的質(zhì)量評估能夠?qū)崿F(xiàn)自動化。

此外，這些 AI 引擎通過直觀的儀表板熟練地顯示結(jié)果。它們還執(zhí)行諸如清理和標(biāo)準(zhǔn)化企業(yè)內(nèi)各個來源的主數(shù)據(jù)等任務(wù)。雖然特定工具可以展示這些功能，但更廣泛的重點是 AI 在處理 MDM 中復(fù)雜的數(shù)據(jù)質(zhì)量方面發(fā)揮的重要作用。這種方法強調(diào)了 AI 在提高不同業(yè)務(wù)環(huán)境中主數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、可靠性和整體管理方面的潛力。

此外，在數(shù)據(jù)模型層面，針對地址、電話號碼和電子郵件等常見主數(shù)據(jù)字段類型引入了“智能字段”的創(chuàng)新概念。實施這些上下文感知字段意味著系統(tǒng)本能地理解如何標(biāo)準(zhǔn)化和驗證數(shù)據(jù)，從而提供額外的數(shù)據(jù)質(zhì)量保證層。一個簡單的操作，例如單擊復(fù)選框，就可以自動根據(jù)權(quán)威來源（例如國家郵政數(shù)據(jù)庫）驗證信息，確保數(shù)據(jù)符合既定的質(zhì)量規(guī)范。

從整體來看，人工智能是確保 MDM 中主數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要盟友，它細(xì)致地貫穿各種流程，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和一致性。它不僅通過自動化任務(wù)來實現(xiàn)這一點，還通過集成一定程度的智能和學(xué)習(xí)來實現(xiàn)這一點，在不斷變化的數(shù)據(jù)環(huán)境中逐步改進(jìn)和調(diào)整其保障主數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法，從而為企業(yè)在數(shù)字時代的戰(zhàn)略和運營目標(biāo)奠定基礎(chǔ)。

6.匹配和合并

在主數(shù)據(jù)管理中，匹配和合并活動通過細(xì)致地識別和合并重復(fù)記錄，在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和完整性方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，鑒于組織數(shù)據(jù)的海量性和多面性，這項任務(wù)的復(fù)雜性成倍增加。在這里，人工智能成為工具，在匹配和合并活動中引入精確性、可擴展性和一定程度的自動化，同時適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)環(huán)境。

重復(fù)數(shù)據(jù)刪除與匹配和合并活動有著內(nèi)在聯(lián)系，值得深入研究，因為它涉及從各個應(yīng)用程序的海量數(shù)據(jù)中篩選重復(fù)的主數(shù)據(jù)記錄，并明智地將它們整合為統(tǒng)一的權(quán)威版本（通常稱為“黃金記錄”）。黃金記錄代表著單一、全面的視圖，囊括了從無數(shù)來源提取和整合的準(zhǔn)確而全面的數(shù)據(jù)。

在實際情況下，為主數(shù)據(jù)管理開發(fā)的 AI 引擎可以自動識別重復(fù)的主數(shù)據(jù)記錄并提出合并策略。此示例說明了 AI 如何顯著提高主數(shù)據(jù)匹配和合并活動的效率和準(zhǔn)確性。但是，需要注意的是，這些總體原則并不局限于任何單一工具，而是可以應(yīng)用于 MDM 中的各種 AI 技術(shù)。主要目標(biāo)始終如一：提高處理主數(shù)據(jù)的效率，確保在不同系統(tǒng)和平臺上準(zhǔn)確合并和維護(hù)主數(shù)據(jù)。

聲明性規(guī)則和 AI 規(guī)則的融合通常是這些技術(shù)的基礎(chǔ)，以提高數(shù)據(jù)匹配的準(zhǔn)確性。在某些 MDM 系統(tǒng)中，使用基于該領(lǐng)域豐富專業(yè)知識的聲明性規(guī)則有助于跨多個字段進(jìn)行索引和阻止。這種方法旨在快速過濾掉不匹配的對，從而使匹配過程更快、更準(zhǔn)確。相比之下，機器學(xué)習(xí)規(guī)則可能采用隨機森林分類器等算法。這些算法依賴于主動學(xué)習(xí)，不斷地訓(xùn)練和再訓(xùn)練系統(tǒng)以適應(yīng)各種數(shù)據(jù)場景，同時保持高精度。這些分類器基于決策樹運行，決策樹可以深入了解模型決定匹配或不匹配記錄背后的原因。這不僅提高了匹配過程的有效性，還增加了一層透明度和控制力。

人工智能在 MDM 中的主數(shù)據(jù)匹配和合并中的作用不可低估，它是通過智能、自動化和可擴展的方法確保數(shù)據(jù)一致性、可靠性和準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。雖然特定工具闡明了這些功能，但將人工智能集成到主數(shù)據(jù)管理中的更廣泛視角強調(diào)了變革性影響，確保組織能夠靈活、精確和智能地瀏覽數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，從而保護(hù)和提高其主數(shù)據(jù)資產(chǎn)的質(zhì)量和實用性。

7.數(shù)據(jù)關(guān)系發(fā)現(xiàn)

在當(dāng)今的數(shù)字化轉(zhuǎn)型環(huán)境中，組織非常注重加深對客戶互動和業(yè)務(wù)流程的理解。他們采用各種技術(shù)，例如客戶體驗和旅程映射、業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)建模和價值流映射。這些方法的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)可能隱藏在部門孤島中的見解，并確保優(yōu)化策略與總體業(yè)務(wù)成果保持一致，而不是偏向特定的職能領(lǐng)域。

這種方法的一個關(guān)鍵要素是主數(shù)據(jù)關(guān)系發(fā)現(xiàn)，尤其是通過在主數(shù)據(jù)管理中使用人工智能。此過程涉及詳細(xì)探索不同主數(shù)據(jù)域（例如客戶、產(chǎn)品和供應(yīng)商數(shù)據(jù)）之間的聯(lián)系。通過這樣做，可以全面了解和管理端到端業(yè)務(wù)流程。

在此背景下，人工智能引擎通過識別主數(shù)據(jù)中的關(guān)系，在自動編排跨領(lǐng)域、跨部門知識圖譜方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。它們使用各種技術(shù)，包括列簽名分析，該分析考慮元數(shù)據(jù)、唯一性和列中是否存在空值等因素。此分析有助于識別主鍵和唯一鍵，從而促進(jìn)推斷主數(shù)據(jù)集之間的潛在連接。此外，這些人工智能引擎可以描述主數(shù)據(jù)與其他類型數(shù)據(jù)（如交易和交互）之間的關(guān)系，從而豐富對數(shù)據(jù)的上下文理解。

此外，自然語言處理用于從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源（例如文檔和社交媒體源）中提取相關(guān)信息，并將其轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化格式以供進(jìn)一步分析。然后使用貝葉斯和遺傳算法等高級人工智能技術(shù)將提取的信息與主數(shù)據(jù)記錄集成。人工智能的這種集成不僅可以統(tǒng)一不同數(shù)據(jù)源中的信息，還可以提供主數(shù)據(jù)關(guān)系和交互的全面、詳細(xì)視圖。

在主數(shù)據(jù)管理中使用人工智能進(jìn)行主數(shù)據(jù)關(guān)系發(fā)現(xiàn)可提高洞察生成的準(zhǔn)確性、速度和有效性。這支持在數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃中做出更明智的決策和戰(zhàn)略規(guī)劃，使組織能夠更好地應(yīng)對當(dāng)今數(shù)字化商業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性。

8.主數(shù)據(jù)治理

主數(shù)據(jù)治理 (MDG) 描述了整個組織對數(shù)據(jù)質(zhì)量、可訪問性和安全性的精確管理和保證。它涉及精心安排政策、流程和標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)定如何在企業(yè)內(nèi)使用、處理和共享數(shù)據(jù)。在這種情況下，在主數(shù)據(jù)管理中使用 AI 通過無縫集成數(shù)據(jù)質(zhì)量、管理和策略實施，對于優(yōu)化和自動化 MDG 的各個方面至關(guān)重要。

例如，MDM 領(lǐng)域的 AI 引擎可以展示 AI 如何有效簡化將業(yè)務(wù)術(shù)語表定義、策略和數(shù)據(jù)所有者鏈接到主數(shù)據(jù)的流程。通過結(jié)合領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)相似性分析和自然語言處理 (NLP) 技術(shù)，此類 AI 引擎可以自主提高這些關(guān)聯(lián)的生產(chǎn)力和準(zhǔn)確性。這種增強功能極大地有利于主數(shù)據(jù)治理中的跨職能協(xié)作，確保業(yè)務(wù)的各個方面無縫集成并以高精度和高效率進(jìn)行治理。

在 MDM 中的通用 AI 環(huán)境中，將數(shù)據(jù)管理員、應(yīng)用程序所有者和業(yè)務(wù)主題專家等利益相關(guān)者映射到包含主數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，可以了解誰需要參與主數(shù)據(jù)管理。這種明確的映射至關(guān)重要，因為它不僅提供了清晰度，而且還通過確保所有相關(guān)方都參與并對其管理的數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)來強化管理流程。

熟練使用人工智能可以無縫地實現(xiàn)關(guān)聯(lián)自動化，從而積極提高千年發(fā)展目標(biāo)活動的生產(chǎn)力和準(zhǔn)確性。采用域發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)相似性技術(shù)有助于識別和鏈接不同數(shù)據(jù)域中的相似數(shù)據(jù)元素和實體，確保定義和使用的一致性。同時，NLP 可以解釋非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化為有價值的見解，幫助建立和維護(hù)數(shù)據(jù)關(guān)系，并確保在所有數(shù)據(jù)域中一致地應(yīng)用和遵守政策和定義。

從本質(zhì)上講，在 MDM 范圍內(nèi)將 AI 納入 MDG 可確保整個組織的數(shù)據(jù)管理自動化程度、準(zhǔn)確性和效率得到提高。它促進(jìn)了統(tǒng)一、連貫和協(xié)作的數(shù)據(jù)治理方法，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和管理持續(xù)并不斷優(yōu)化，以適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)目標(biāo)和監(jiān)管環(huán)境。

9.隱私和保護(hù)

在主數(shù)據(jù)管理的綜合領(lǐng)域中，確保主數(shù)據(jù)的隱私和安全至關(guān)重要，尤其是在以數(shù)據(jù)為中心的運營和技術(shù)環(huán)境中。結(jié)合人工智能可顯著提高通過精確、自動化和適應(yīng)性機制保護(hù)、管理和優(yōu)化敏感和個人數(shù)據(jù)的能力。

主數(shù)據(jù)隱私和安全領(lǐng)域的人工智能就像一個堅定的哨兵，警惕地監(jiān)控、識別和分類敏感數(shù)據(jù)，并部署實時保護(hù)措施以維護(hù)此類數(shù)據(jù)的完整性和機密性。它瀏覽密集而多方面的數(shù)據(jù)環(huán)境，檢測敏感和個人信息，將其與相應(yīng)的隱私政策相關(guān)聯(lián)，并動態(tài)執(zhí)行相關(guān)安全規(guī)則，以防止數(shù)據(jù)被未經(jīng)授權(quán)的訪問和使用。

為了說明這一點，請考慮主數(shù)據(jù)管理流程中的 AI 引擎。在整個主數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)階段，這樣的 AI 引擎會一絲不茍地識別和分類敏感數(shù)據(jù)和個人數(shù)據(jù)。它的功能不僅限于識別；它還將這些數(shù)據(jù)與相關(guān)的隱私政策相關(guān)聯(lián)，并動態(tài)映射執(zhí)行規(guī)則以確保實時數(shù)據(jù)保護(hù)。例如，基于既定的隱私政策和用戶授權(quán)，可以在查詢點動態(tài)屏蔽主數(shù)據(jù)，確保只有授權(quán)人員才能訪問敏感信息，從而增強數(shù)據(jù)安全性。

此外，該 AI 引擎的功能還包括在基于 API 的主數(shù)據(jù)交換期間提供實時保護(hù)，而主數(shù)據(jù)交換是業(yè)務(wù)流程不可或缺的一部分。它準(zhǔn)確識別 API 中的敏感元素，如信用卡號和電子郵件地址，并立即應(yīng)用預(yù)定義的隱私規(guī)則。這可確保數(shù)據(jù)在安全且合規(guī)的框架內(nèi)傳輸和處理，嚴(yán)格遵守隱私標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)。這種方法體現(xiàn)了如何利用 AI 驅(qū)動的技術(shù)來保護(hù)復(fù)雜業(yè)務(wù)環(huán)境中的敏感數(shù)據(jù)，確保安全性和合規(guī)性。

從廣義上講，人工智能顯著提高了 MDM 中主數(shù)據(jù)隱私和安全的有效性和穩(wěn)健性。通過利用智能算法，人工智能系統(tǒng)可以瀏覽大量不同的數(shù)據(jù)，檢測和保護(hù)敏感信息，同時確保在組織和監(jiān)管政策的嚴(yán)格范圍內(nèi)管理和使用這些數(shù)據(jù)。這種動態(tài)、自動化和智能的方法不僅確保數(shù)據(jù)隱私和安全得到維護(hù)，而且還能根據(jù)不斷變化的數(shù)據(jù)格局和監(jiān)管要求不斷優(yōu)化。

從本質(zhì)上講，將人工智能融入 MDM 中的主數(shù)據(jù)隱私和安全代表了一種強大、安全且具有前瞻性的方法，可確保主數(shù)據(jù)在復(fù)雜且不斷發(fā)展的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)中始終受到保護(hù)、合規(guī)和優(yōu)化。這種集成增強了數(shù)據(jù)安全性，并催化了系統(tǒng)、智能和適應(yīng)性強的數(shù)據(jù)管理策略，準(zhǔn)備熟練應(yīng)對數(shù)據(jù)驅(qū)動世界中的未來挑戰(zhàn)和機遇。

10.數(shù)據(jù)共享與使用

在數(shù)據(jù)成為決策和戰(zhàn)略努力關(guān)鍵的時代，組織范圍內(nèi)主數(shù)據(jù)的共享和利用在協(xié)調(diào)一致且由洞察力驅(qū)動的運營方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。在主數(shù)據(jù)管理中使用人工智能，通過在整個數(shù)據(jù)生命周期中嵌入智能自動化、預(yù)測分析和動態(tài)數(shù)據(jù)管理，可以提高共享和使用主數(shù)據(jù)的效率和戰(zhàn)略效用。

人工智能通過在準(zhǔn)備和利用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過程中嵌入一層智能和適應(yīng)性，增強了數(shù)據(jù)管理員、科學(xué)家和業(yè)務(wù)分析師的能力和生產(chǎn)力。它協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性，主動推薦相關(guān)的主數(shù)據(jù)，并確保在符合數(shù)據(jù)治理協(xié)議的高效、安全的框架內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享和使用。

例如，主數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的 AI 引擎通過結(jié)合基于內(nèi)容的過濾和分析數(shù)據(jù)特征（例如數(shù)據(jù)沿襲、用戶排名和數(shù)據(jù)相似性）來區(qū)分自己。通過這種分析，引擎可以就應(yīng)優(yōu)先使用哪些主數(shù)據(jù)做出明智的建議。因此，數(shù)據(jù)利益相關(guān)者可以訪問最相關(guān)和最有洞察力的數(shù)據(jù)，幫助他們?yōu)g覽經(jīng)過最佳安排的數(shù)據(jù)環(huán)境，以支持他們的分析和運營活動。

此外，這種人工智能引擎在管理主數(shù)據(jù)的合規(guī)性和道德使用方面表現(xiàn)出了嫻熟的能力。它根據(jù)所訪問的主數(shù)據(jù)類型動態(tài)應(yīng)用數(shù)據(jù)使用條款和條件。此功能可確保數(shù)據(jù)消費者不斷了解如何以符合組織和監(jiān)管要求的方式使用敏感和私人數(shù)據(jù)。在接受這些使用政策后，人工智能引擎可以自動將主數(shù)據(jù)集配置到相應(yīng)的目的地，例如云數(shù)據(jù)湖。這可確保數(shù)據(jù)在合規(guī)參數(shù)范圍內(nèi)使用，并在數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中得到有效管理和傳輸，從而保持完整性和合規(guī)性。

從更廣泛的角度來看，人工智能為 MDM 中的主數(shù)據(jù)共享和使用注入了一個系統(tǒng)、智能且適應(yīng)性強的框架。智能算法可以處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)消費者訪問和使用的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)治理規(guī)范相關(guān)且符合規(guī)范，并自動管理和移動整個組織數(shù)據(jù)環(huán)境中的數(shù)據(jù)。

從本質(zhì)上講，將人工智能融入主數(shù)據(jù)的共享和使用中，是安全合規(guī)、洞察力強、適應(yīng)性強的戰(zhàn)略的基礎(chǔ)。它培育了一個數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，在這個生態(tài)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)不僅被共享和使用，而且還被管理、移動和利用，以在整個數(shù)據(jù)生命周期中不斷優(yōu)化價值、安全性和合規(guī)性。人工智能和 MDM 的這種結(jié)合推動組織走向未來，在這個未來中，數(shù)據(jù)不僅僅是一種資產(chǎn)，而是一種戰(zhàn)略性、智能性和適應(yīng)性強的盟友，可以幫助組織應(yīng)對數(shù)字領(lǐng)域的復(fù)雜性和機遇。

五、在主數(shù)據(jù)管理中使用人工智能的優(yōu)勢

人工智能的特點是能夠模擬學(xué)習(xí)和解決問題等認(rèn)知能力，是增強主數(shù)據(jù)管理的變革盟友。人工智能和 MDM 的融合為共生關(guān)系鋪平了道路，提高了企業(yè)數(shù)據(jù)管理實踐的效率、準(zhǔn)確性和洞察力。

1.加速數(shù)據(jù)處理并提高準(zhǔn)確性

• 提高處理速度：人工智能算法能夠快速解析大量數(shù)據(jù)，確保從數(shù)據(jù)中獲得的見解及時且可操作。
• 最大限度地減少人為錯誤： 人工智能提供的自動化功能消除了人為錯誤的固有可能性，確保了大型數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和一致性。
  識別模式和富有洞察力的數(shù)據(jù)分析
• 揭示隱藏的趨勢：人工智能有助于辨別數(shù)據(jù)中可能對人類分析師來說仍然模糊的模式和趨勢，從而加深理解，并隨后做出明智的決策。
• 優(yōu)化商業(yè)策略： 通過人工智能分析產(chǎn)生的洞察力可以照亮改進(jìn)營銷策略、產(chǎn)品設(shè)計和其他業(yè)務(wù)運營的途徑，使其更加適應(yīng)當(dāng)前的消費者行為和趨勢。

2.增強數(shù)據(jù)治理和安全

自動化數(shù)據(jù)質(zhì)量保證：使用人工智能執(zhí)行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查等任務(wù)可確保數(shù)據(jù)符合規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)，并在整個企業(yè)中保持其準(zhǔn)確性和一致性。

強大的數(shù)據(jù)安全：人工智能算法還可以加強數(shù)據(jù)安全措施，防止違規(guī)行為并確保數(shù)據(jù)管理符合相關(guān)法規(guī)要求。

3.通過人工智能重振數(shù)據(jù)清理和驗證

自動糾錯：機器學(xué)習(xí)算法可以系統(tǒng)地識別和修正數(shù)據(jù)中的錯誤或不一致之處，從而使數(shù)據(jù)清理過程自動化。
分類和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：人工智能對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和歸類的能力可確保系統(tǒng)性和連貫性的組織，從而簡化后續(xù)分析。
數(shù)據(jù)管理支持：人工智能可以主動協(xié)助數(shù)據(jù)管理員提出更正或分類建議，管理員可以審查和實施這些建議，從而提高數(shù)據(jù)清理過程的準(zhǔn)確性和有效性。

4.自動化和智能化數(shù)據(jù)豐富

屬性補全：可以利用人工智能的預(yù)測能力，通過識別現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中的模式和相關(guān)性來辨別和完成數(shù)據(jù)中缺失的屬性。

廣泛的數(shù)據(jù)利用：人工智能算法可以從各種來源（例如文本文檔和社交媒體）推斷相關(guān)數(shù)據(jù)，從而豐富可用于分析的數(shù)據(jù)并確保更全面的視圖。

與數(shù)據(jù)的共生關(guān)系：當(dāng)人工智能系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)時，它們會完善對底層模式和關(guān)系的理解，從而逐步增強其預(yù)測和分析能力。

通過將 AI 的分析和預(yù)測能力與 MDM 相結(jié)合，組織能夠以更高的洞察力、準(zhǔn)確性和效率瀏覽其數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。AI 的自動化功能不僅可以減少潛在錯誤并提高處理速度，還可以從數(shù)據(jù)中獲取更深入、更全面的見解，為企業(yè)提供智能，以做出更明智的戰(zhàn)略決策。因此，主數(shù)據(jù)管理中的 AI 不僅代表了技術(shù)上的增強；它還標(biāo)志著管理、理解和從組織數(shù)據(jù)中獲取價值的戰(zhàn)略演變。

六、AI如何應(yīng)用于主數(shù)據(jù)管理的不同階段

人工智能在主數(shù)據(jù)管理中的應(yīng)用凸顯了將先進(jìn)技術(shù)融入傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理實踐的變革性影響。人工智能通過自動數(shù)據(jù)收集、清理、預(yù)測分析和數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)增強了 MDM，從而提高了準(zhǔn)確性、預(yù)見性和與組織目標(biāo)的一致性。這些進(jìn)步使企業(yè)能夠以更高的精度、靈活性和智能性駕馭復(fù)雜的數(shù)據(jù)環(huán)境。

1.使用人工智能進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、清理和處理

• 自動數(shù)據(jù)收集：

     網(wǎng)絡(luò)抓?。?/span> 人工智能系統(tǒng)利用網(wǎng)絡(luò)抓取技術(shù)自主從各種在線來源收集數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)庫豐富多樣。

     物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)收集：人工智能算法可以從物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設(shè)備中提取和處理數(shù)據(jù)，增強實時數(shù)據(jù)效用。

• 人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)清理：

     錯誤檢測：人工智能算法系統(tǒng)地識別數(shù)據(jù)中的錯誤和差異，例如重復(fù)或不一致。

     自動糾正：人工智能可以利用歷史和相關(guān)數(shù)據(jù)自動預(yù)測并實施糾正。

• 數(shù)據(jù)處理和準(zhǔn)備：

     規(guī)范化：人工智能算法有助于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，確保不同數(shù)據(jù)集的格式一致。

     轉(zhuǎn)換：人工智能可以自動將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可用的格式，確保與分析模型的兼容性。

2.使用機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量分析

• 一致性檢查：

     交叉驗證：機器學(xué)習(xí)模型使用預(yù)定義規(guī)則或歷史數(shù)據(jù)交叉驗證數(shù)據(jù)條目，以確?？煽啃院鸵恢滦浴?/span>

     模式識別：使用算法來辨別數(shù)據(jù)中的模式，識別和解決可能表明數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的異常。

• 數(shù)據(jù)分析：

     統(tǒng)計分析：利用統(tǒng)計模型，AI檢查數(shù)據(jù)的分布趨勢、平均值、眾數(shù)和其他指標(biāo)，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

     異常檢測：機器學(xué)習(xí)模型識別數(shù)據(jù)中的異常，標(biāo)記潛在問題以供進(jìn)一步檢查。

• 數(shù)據(jù)驗證：

     約束檢查：人工智能系統(tǒng)強制預(yù)定義的約束以維護(hù)數(shù)據(jù)的完整性和有效性。

     語義驗證：利用 NLP，AI 確保數(shù)據(jù)符合語義規(guī)則，保證邏輯一致性。

3.利用人工智能進(jìn)行預(yù)測分析和數(shù)據(jù)預(yù)測

• 預(yù)測模型：

     回歸分析：人工智能利用回歸模型根據(jù)歷史趨勢和數(shù)據(jù)關(guān)系預(yù)測未來的數(shù)據(jù)點。

     分類模型：人工智能將數(shù)據(jù)分類為預(yù)定義的類別，從而促進(jìn)預(yù)測分析。

• 數(shù)據(jù)預(yù)測：

     時間序列分析：人工智能模型分析時間序列數(shù)據(jù)以預(yù)測未來趨勢，使企業(yè)能夠預(yù)測變化并制定相應(yīng)的戰(zhàn)略。

     需求預(yù)測：人工智能分析過去的使用趨勢、消費者行為和市場動態(tài)，以預(yù)測未來的需求。

• 規(guī)范分析：

     決策樹：人工智能采用決策樹模型來探索不同戰(zhàn)略方法的潛在結(jié)果。

     優(yōu)化算法：通過評估各種場景和結(jié)果，AI推薦最佳策略和操作以實現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)。

七、小結(jié)

在錯綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)管理世界中，人工智能與 MDM 之間的聯(lián)合已成為將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作見解和明智決策的重要驅(qū)動力。這一結(jié)合開創(chuàng)了一個新時代，數(shù)據(jù)不僅被存儲和管理，而且被精心利用，從而釋放了各種組織運營的巨大潛力。

AI 為 MDM 引入了一種環(huán)境，其中數(shù)據(jù)質(zhì)量、安全性和一致性不僅是標(biāo)準(zhǔn)做法，而且被提升到每一位數(shù)據(jù)都具有內(nèi)在價值的水平。從無縫自動化實體解析到確保數(shù)據(jù)隱私和增強數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，AI 成為 MDM 系統(tǒng)中不可或缺的齒輪，以預(yù)測和分析敏銳度引導(dǎo)復(fù)雜的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)。

展望未來，人工智能與 MDM 的結(jié)合將帶來一個敏捷、可預(yù)測且自適應(yīng)的數(shù)據(jù)管理格局。在這里，實時、由人工智能驅(qū)動的 MDM 不僅充當(dāng)了現(xiàn)在與未來之間的橋梁，而且還開拓了新的方向，使數(shù)據(jù)成為明智決策和創(chuàng)新進(jìn)步的根本推動力。

通過 AI 和 MDM 之間的協(xié)作，我們可以優(yōu)雅地從原始數(shù)據(jù)到深刻的智慧，從而創(chuàng)造出一種場景，即組織成為其數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的熟練架構(gòu)師。他們以 AI 提供的精確度塑造其數(shù)據(jù)領(lǐng)域，并通過堅固的 MDM 實踐進(jìn)行保護(hù)。隨著我們邁入這個新時代，我們不僅期待一個由數(shù)據(jù)主導(dǎo)的未來，而且期待一段漫長的旅程，其中每次數(shù)據(jù)交互都是邁向創(chuàng)新和穩(wěn)步增長的關(guān)鍵一步。

通過認(rèn)識到人工智能在當(dāng)今主數(shù)據(jù)管理中的重要性，我們不僅可以提升當(dāng)前的能力，還可以描繪出一個數(shù)據(jù)不僅能支持而且能推動組織溝通和成功邁向新維度的未來。